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返品・返金処理を改善

Dynamics 365の返品・返金を最適化する6ステップガイドです。
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Microsoft Dynamics 365
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Dynamics 365で返品・返金を最適化

返品・返金処理では、遅延や手順の不明確さが原因で、顧客の不満や運用コストの増加につながることがあります。本プラットフォームを使えば、処理が滞っている箇所を特定し、ボトルネックを迅速に解消できます。現在のワークフローを明確に把握することで、業務効率と顧客満足度を高められます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

効率的な返品・返金処理が重要な理由

返品・返金処理は単なるカスタマーサービス業務ではなく、収益性と顧客ロイヤルティを左右する重要な要素です。非効率な返品プロセスは、業務コストの増加、在庫評価損、顧客体験の悪化による販売機会の損失を通じて、利益に大きな影響を与えます。サプライチェーンと注文管理にMicrosoft Dynamics 365を利用する組織では、複雑さが増し、すべての返品ケースを最初から最後まで明確に把握することが難しくなる場合があります。詳細な分析結果がなければ、ボトルネックが見えないまま、サイクルタイムの長期化、不要な手戻り、社内ポリシーやサービスレベル合意への違反につながります。このプロセスの最適化は、返品処理にかかる直接コストを削減するだけでなく、ブランドの評判を守り、リピート購入を促すためにも欠かせません。

プロセスマイニングでDynamics 365の返品・返金プロセスを可視化

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365内の返品・返金処理を透明化するための有効な手段です。システムから直接取得したイベントログを分析し、「返品依頼開始」イベントから「返品ケースクローズ」まで、すべての返品ケースが実際にたどった経路を再構成します。これにより、想定や文書化された手順に頼るのではなく、返品が実際にどのように処理されているかを明らかにできます。プロセス全体を可視化し、頻出する経路を特定するとともに、逸脱、手戻りループ、コンプライアンスに反するアクティビティを見つけられます。

たとえば、プロセスマイニングによって、「倉庫で商品を受領」してから「商品を検査」するまでに大きな遅延があるかどうか、または1つのケースで「返金承認」イベントが複数回発生していないかを確認できます。これは、手戻りや手作業によるエラーを示している可能性があります。「検査が必要な返品の平均サイクルタイムはどの程度か」、「どの処理区分コードが一貫して長い処理時間につながっているか」といった問いにも答えられます。データに基づくこの視点により、非効率の根本原因を特定し、返品の種類やチャネルごとの影響を理解し、Dynamics 365内で想定した設計からプロセスが逸脱している具体的な箇所を見つけ出せます。この詳細な理解が、対象を絞った効果的なプロセス改善の第一歩です。

プロセスマイニングで見つかる主な改善領域

Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理データにプロセスマイニングを適用すると、次のような重要な観点で改善につながる分析結果を得られます。

  • **サイクルタイムの短縮：**処理時間の長期化に最も影響しているステップや引き継ぎを特定します。たとえば、承認ステップや特定の検査ワークフローが大きな遅延を引き起こしていることが分かれば、そのアクティビティに絞って効率化できます。これは、返品・返金処理のサイクルタイムを短縮する方法を検討するうえで直接役立ちます。
  • 手戻りと逸脱の削減：「返金額計算」アクティビティの繰り返しや想定外の再検査など、ケースが標準の想定経路から逸脱している箇所を可視化します。こうした逸脱を理解することは、プロセス改善に欠かせません。
  • **コンプライアンスとポリシー遵守：**返品ポリシーとサービスレベル合意（SLA）が一貫して守られているかを監視します。合意した期限を過ぎて返金が処理されたケースや、特定の処理区分コードが誤って使われたケースを検出できます。
  • **リソース配分の最適化：**どの部門や担当者が特定の種類の返品を処理しているか、またその効率がどの程度かを把握します。より適切な業務分担や研修計画の検討に役立ちます。
  • **自動化の機会：**Dynamics 365環境で自動化できる、繰り返しの多い手作業を特定します。これにより、担当者の負担を減らし、人為的なミスを抑えられます。

返品・返金プロセスの最適化で得られる測定可能な成果

プロセスマイニングの分析結果に基づいて改善を実施すると、組織に具体的で測定可能な効果がもたらされます。

  • **業務コストの削減：**手戻りをなくし、ステップを効率化し、業務効率を高めることで、返品処理にかかる人件費や管理コストを大幅に削減できます。
  • **返金時間の短縮：**プロセス全体を速めることで、顧客への返金が早まり、満足度とロイヤルティが向上します。これは、返品・返金処理のサイクルタイムを短縮する方法に直接つながります。
  • **顧客満足度の向上：**スムーズで透明性が高く、迅速な返品体験は大きな差別化要因となり、潜在的に不満につながる状況を良好な顧客接点へ変えます。
  • **コンプライアンスの向上とリスクの低減：**返品ポリシーと規制要件を一貫して遵守することで、コンプライアンス上のリスクや罰金の可能性を抑えられます。
  • **在庫管理の改善：**返品商品の処理が早まることで、在庫への再投入または適切な処理を迅速に行えます。保管コストを抑え、在庫の正確性を高められます。

返品・返金のプロセス改善を始める

Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理でこうした効果を得るには、まず現状をデータに基づいて明確に把握する必要があります。当社のプロセスマイニングソリューションは、Dynamics 365のデータを分析し、実際のプロセスを可視化し、改善に注力すべき箇所を正確に特定するための基盤を提供します。より効率的でコンプライアンスに沿った、顧客中心の返品プロセスに向けて、今日から改善を始めてください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

返金処理の遅延は顧客満足度に直接影響し、チャージバックや否定的なレビューにつながる可能性があります。処理が遅いと運転資金が拘束され、特に高額な返品では顧客体験が悪化します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品プロセスで遅延を引き起こしている具体的な段階を特定します。アクティビティの所要時間を可視化し、ボトルネックを特定することで、ワークフローを効率化し、リソースをより効果的に配分し、返金のサイクルタイムを大幅に短縮できます。

商品検査中の遅延は倉庫内のバックログを生み、保管コストを増加させ、最終的な解決を遅らせます。このボトルネックにより、返品商品を迅速に再入庫したり処理したりできず、在庫の正確性と可用性に影響します。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365のイベントログを分析し、返品商品の検査フローを可視化します。商品の滞留箇所と遅延の根本原因を特定し、リソース配分の最適化や検査ワークフローの再設計に役立ちます。

定められた返品ポリシーを満たさない返品を承認すると、金銭的損失や顧客対応の一貫性の欠如につながります。こうした逸脱は、不正返品や誤った返金を招くほか、ポリシーを守る顧客に不公平な印象を与える可能性があります。ProcessMindはプロセスマイニングを通じて、Microsoft Dynamics 365のデータ内で、定められたポリシーに違反しているにもかかわらず承認された返品をすべて特定できます。これにより、ポリシー遵守を徹底し、金銭的な流出を抑え、ルールを一貫して適用できます。

複数回の検査や手戻りが必要な返品は、非効率やリソースの浪費を示しています。手戻りが発生するたびに処理時間が延び、業務コストが増加し、お客様への最終的な解決も遅れます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品データからループや手戻りのパターンを自動的に検出します。こうした逸脱を可視化することで、手戻りの根本原因を特定し、不要な手順をなくして、より直線的で効率的なプロセスを構築できます。

返品状況に関するお客様との連絡が遅れたり、一貫性を欠いたりすると、不満やサポートへの問い合わせが増加します。お客様は適時の更新を期待しており、通知がない状態は信頼を損ない、ブランドイメージにも悪影響を及ぼします。ProcessMindは、Returns & Refund Processingにおけるお客様とのコミュニケーション全体をマッピングします。状況通知の送信における抜けや遅延を特定することで、自動通知を導入し、透明性を高められます。その結果、問い合わせを減らし、満足度を向上できます。

定められたService Level Agreements（SLA）以内に返品案件を解決できないと、お客様満足度に直接影響し、違約金や評判の低下につながる可能性があります。SLA違反が繰り返される場合、プロセスの効率やリソース配分に構造的な問題があることを示しています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品処理について、実際のプロセス実行と定められたSLA目標を比較します。目標を継続的に達成できていない具体的な案件やプロセスのバリエーションを示し、ワークフローの改善とコンプライアンスの向上を支援します。

申請された返金額と実際に処理された返金額が一致しないと、お客様との紛争、財務上の損失、照合の問題につながる可能性があります。こうした差異は、手作業によるミス、ポリシーの解釈違い、システム設定の問題を示していることがあります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の返金計算と承認経路を分析します。差異がどこで、なぜ発生しているかを明らかにし、是正措置、精度向上、財務リスクの低減につなげられます。

店舗返品や郵送返品など、一部の返品チャネルは他のチャネルより処理効率が低く、コストも高い場合があります。それにもかかわらず、そうしたチャネルが多く利用されていることがあります。状況を把握できていないと、組織は知らないうちにお客様を最適でないチャネルへ誘導し、業務負荷を増やす可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365に記録された各返品チャネルのパフォーマンスを分析します。チャネルごとの処理時間、コスト、顧客満足度を比較することで、チャネル戦略を見直し、お客様をより適切に案内できます。

お客様が返品申請を開始したものの、プロセスを完了できない場合、解決の機会を逃すだけでなく、返品プロセスの初期段階に負担がある可能性も示しています。これにより、お客様の不満や未解決の問題につながります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における「Return Request Initiated」から「Return Case Closed」までの全行程を追跡します。お客様がどこで離脱しているかを特定し、初期手順の簡素化や案内の改善、放棄率の低減につなげられます。

冗長なアクティビティや付加価値を生まないアクティビティを含む複雑な返品ワークフローは、業務コストを押し上げ、処理時間を延ばします。こうした見えにくい非効率は、お客様満足度やコンプライアンスの向上に寄与しないまま、リソースを消費します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingについて、現状のプロセスマップを自動的に検出します。実行されたすべての手順を可視化し、逸脱を示すことで、余分なアクティビティをなくす機会を特定し、業務の効率化とコスト削減を支援します。

返品から返金までのプロセス全体を明確に把握できなければ、遅延がどこで発生しているか、誰が担当しているか、ポリシー変更がパフォーマンスにどう影響しているかを特定するのは困難です。この不透明さは、効果的な管理や継続的な改善を妨げます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のイベントデータに基づき、Returns & Refund Processing全体を客観的かつデータに基づいてマッピングします。プロセスを明確に把握できるため、関係者は実際のプロセスを理解し、問題箇所を特定して、改善に向けた判断を行えます。

一般的な目標

成功の状態を定義

返品申請の開始から返金処理の完了までにかかる全体の時間を短縮することを目指します。これにより、お客様満足度が向上し、案件管理の長期化に伴う業務コストを削減できます。また、返金待ちの状態にある資金を早く解放できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingをエンドツーエンドで可視化し、ボトルネックやサイクルを長引かせるアクティビティを特定します。プロセスのバリエーションを詳しく分析し、処理時間を20～30％短縮できる機会を示します。これにより、処理の流れを整え、解決の迅速化とリソース配分の改善につなげられます。

返品から返金までのプロセスを迅速に解決するには、商品の検査段階を速めることが欠かせません。ここでボトルネックが発生すると、在庫保管コスト、返金の遅れ、お客様の不満につながります。検査を迅速化すれば、判断を早め、保管スペースを減らし、その後の返金や交換処理もスムーズに進められます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の商品検査プロセスを可視化し、遅延の原因となる具体的な手順や引き継ぎを明らかにします。こうした重要箇所を特定することで、対象を絞った改善を実施し、検査時間を15～25％短縮して、返品商品の処理量を高められる可能性があります。

返品および返金の承認が、あらかじめ定めた社内ポリシーや規制要件に厳密に従っていることを保証します。コンプライアンスに反する承認は、財務上の損失、監査上の問題、ブランドイメージの低下につながる可能性があります。コンプライアンスを徹底することで、組織は収益を守り、信頼を維持できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingについて、あらかじめ定めた業務ルールに基づく適合性チェックを自動で実行できます。適切な書類を伴わない承認やポリシーからの逸脱など、コンプライアンスに反するアクティビティをすべて示します。これにより、すぐに是正措置を講じ、違反率を最大90％削減できます。

商品の再検査を含む手戻りは、Returns & Refund Processingにおける非効率と業務コスト増加の大きな要因です。再検査のたびに追加のリソース、時間、労力が必要となり、本来ほかの業務に充てられるはずのリソースが消費されます。その結果、生産性が低下し、解決までの時間も延びます。この目標では、こうした不要なサイクルの根本原因を特定し、なくすことを目指します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内のプロセスのバリエーションと手戻りループを明確に示し、商品が繰り返し検査される場所と理由を特定します。パターンを分析することで、品質チェックを効率化し、初回検査の精度を高め、再検査による手戻りを40～60％削減することを目指せます。

返品の状況や解決結果をお客様に適時お知らせすることは、高い満足度を維持するうえで欠かせません。通知が遅れると、お客様の不満、問い合わせの増加、ブランドイメージの低下につながる可能性があります。この目標を達成することで、お客様に速やかに情報を提供し、不確実性を減らして体験を向上できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingにおいて、解決に関する手順とお客様への通知アクティビティの間にかかる時間を分析します。遅延やプロセス上の抜けを特定し、自動アラートの導入やコミュニケーションワークフローの効率化を支援します。その結果、通知時間を30～50％短縮し、カスタマーサービスへの問い合わせを減らせます。

返品解決に関するService Level Agreementsを満たすことは、お客様の信頼と業務の信頼性を維持するうえで重要です。SLA違反が頻発すると、非効率が明らかになり、違約金の発生やお客様との関係悪化につながる可能性があります。この目標では、合意した期間内に返品を処理・解決し、予測可能なパフォーマンスと高い顧客満足度を実現することを目指します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingを定められたSLA目標に照らして継続的に監視します。SLA違反のリスクがある案件を早期に特定し、遅延の原因となる具体的なアクティビティやボトルネックを示します。これにより、SLA遵守率を20～40％向上させ、期限内の解決を徹底できます。

返金額を過大または過小に計算すると、財務上の差異、お客様との紛争、収益損失につながる可能性があります。計算の精度を確保することは、財務の健全性と顧客満足度を維持するうえで欠かせません。この目標では、ミスを最小限に抑え、すべての返金額の信頼性を高めます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingにおける返金計算について、初回申請から最終的な支払いまでの全行程を追跡できます。差異がどこで、どのように発生しているかを特定し、より厳格な管理や自動チェックの導入を支援します。これにより、計算ミスを最大70％削減し、資金流出やお客様の不満を防げます。

企業では、店舗、オンライン、郵送など複数の返品チャネルを運用することがよくあります。利用が非効率だと、一部のチャネルが十分に使われず、お客様に不便をかける一方、別のチャネルがボトルネックとなってコストが増加します。この目標では、各チャネルの利用状況を把握し、効率と顧客体験を向上させます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingにおける各返品チャネルの利用パターンとパフォーマンスを分析します。チャネルごとの返品の流れを分析することで、効率の高いチャネルを特定し、ワークフローを見直してリソース配分を最適化できます。チャネルの効率を15～20％向上できる可能性もあります。

放棄された返品案件は、お客様の維持、在庫の評価損、顧客行動の把握における機会損失につながります。これは、お客様が開始したものの最後まで完了しなかった返品であり、複雑または長時間に及ぶプロセスが原因となることがよくあります。こうした案件を減らすことで、顧客体験を向上させ、プロセスのライフサイクル全体を完了できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingにおけるお客様の行程全体を追跡し、返品の開始段階や処理段階で離脱が発生している場所を特定します。負担となっている箇所を明らかにすることで、フォームの簡素化やコミュニケーションの改善を進め、放棄された返品を25～40％削減し、失われた収益と顧客ロイヤルティを取り戻せます。

プロセスには時間の経過とともに、冗長な手順や付加価値を生まない手順が蓄積されることがあります。その結果、複雑さ、サイクルタイム、業務コストが増加します。こうした手順を特定してなくすことは、無駄の少ない効率的な業務を実現するうえで欠かせません。この目標では、Returns & Refund Processingを必要な要素に絞り込みます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingについて、現状のプロセスモデルを自動的に検出し、すべてのアクティビティとその頻度を可視化します。利用頻度の低い経路や冗長な手順を示すことで、不要な作業を10～20％削減し、大幅なコスト削減と処理の迅速化につなげられます。

返品・返金処理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善策を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

返品・返金処理向けに設計されたExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、Microsoft Dynamics 365から関連情報を取得するための最適なデータ構造を整えられます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

標準化されたテンプレートを使うことで、必要なデータ項目を漏れなく収集でき、最初から正確で詳細な分析を行えます。

期待される成果

返品・返金処理のデータ抽出用にあらかじめ設定されたExcelテンプレートです。

得られる成果

返品・返金の実際の流れを把握

ProcessMindは、返品・返金プロセスの実態を明らかにします。わかりやすい可視化により、隠れた非効率やコンプライアンス上の不足を見つけ、改善の方向性を示します。
  • 実際の返品・返金プロセスの流れを可視化
  • 遅延や不満の原因となるボトルネックを特定
  • ポリシー遵守状況とコンプライアンスリスクを評価
  • 大幅なコスト削減が見込める領域を特定
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

返品・返金における測定可能な改善

ProcessMindのプロセスマイニングソリューションは、Microsoft Dynamics 365のReturns & Refund Processingにおける非効率を特定し、業務を大きく改善できる機会を明らかにします。ここで示す成果は、返品ワークフローを最適化した組織が実現した具体的な効果です。

0 %
返金処理を迅速化

エンドツーエンドの所要時間の平均削減率

返金プロセスのボトルネックを特定してなくし、申請開始から最終的な返金までの時間を大幅に短縮します。お客様満足度とキャッシュフローの改善につながります。
0 %
検査の遅延を削減

商品の検査待ち時間の削減率

不要な待ち行列や遅延を明らかにして商品の検査段階を効率化し、より早く商品を評価できるようにします。返品サイクル全体の短縮にもつながります。
0 %
再検査を削減

繰り返し検査による手戻りの削減率

再検査や手戻りループの根本原因を特定し、無駄なアクティビティをなくします。商品の評価における品質と効率を向上できます。
0 %
お客様への更新通知を迅速化

解決後の通知時間の短縮

返品の解決結果をお客様に通知するまでの時間を短縮し、顧客満足度と信頼を大幅に高めます。
0 %
高いSLA遵守率

解決期限を継続的に遵守

SLA違反の原因となるボトルネックを早期に特定して解消し、高い割合の返品案件を目標期限内に処理できるようにします。

成果は、Returns & Refundプロセスの複雑さ、Microsoft Dynamics 365のデータ品質、導入範囲によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな組織で確認された一般的な改善例です。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

顧客の返品・返金ケースを一意に識別し、関連するすべてのアクティビティを結び付ける識別子です。

重要な理由

これはすべてのプロセスステップを結び付ける基本的なケース識別子であり、各返品を開始から完了まで追跡・分析できます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプは、サイクルタイムや待機時間など、期間に基づくすべての指標を計算するために欠かせません。これらはパフォーマンス分析の基本となります。

特定のアクティビティを実行した、またはその責任を担うユーザーや従業員です。

重要な理由

業務量の分布、個人またはチームごとのパフォーマンスを分析し、トレーニングやリソース配分の機会を特定できます。

商品の検査結果と、次に実行するアクションを示すコードです。

重要な理由

このコードによって、検査後に返品ケースが進む経路が決まるため、プロセスバリアントとその業務上の結果を分析するうえで重要です。

顧客が商品を返品する理由として申告した内容です。

重要な理由

返品が発生する理由を把握し、返品率の低減と顧客満足度の向上につながる根本原因分析を可能にします。

顧客が返品を開始した方法またはチャネルです。

重要な理由

返品チャネル間のパフォーマンスを比較し、効率と費用対効果の高いチャネルを最適化できます。

返品対象商品の一意の識別子です。

重要な理由

商品単位で返品を分析し、品質問題や返品件数の多い商品を特定できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは返品プロセスの開始を示します。システムでReturn Material Authorization（RMA）または返品注文が作成される段階です。Dynamics 365で新しいReturnOrderレコードが作成された時点で、明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

これは返品プロセス全体の主な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析することで、プロセス全体のリードタイムを把握し、初期段階のボトルネックを特定できます。

倉庫または指定された返品センターで返品商品を実際に受領したことを示します。返品注文に関連付けられた入荷仕訳が転記された時点で記録されます。

重要な理由

これは、プロセスが顧客側のアクションから社内処理へ移行する重要な節目です。検査や処分など、社内での処理時間を計測する際の起点になります。

検査の完了と、返品商品をどう扱うかの判断を示すアクティビティです。返品明細行に「Credit」、「Scrap」、「Replace」などの処分コードを割り当てます。

重要な理由

返金、交換、返品却下のいずれに進むかを決める重要な判断ポイントです。ここでの遅延は、解決までの全体時間に大きく影響する可能性があります。

クレジットノートを財務元帳に正式に転記し、お客様がクレジットを利用できる状態にします。会社側から見た返金処理の完了を示します。

重要な理由

返金がシステム上で処理されたことを確認する重要な財務上の節目です。返金に関するSLA遵守率を測定する際の主要なアクティビティになることがよくあります。

返品注文が最終状態に達し、物理的および財務的なすべての取引が完了したことを示します。通常は、クレジットノートの転記後、または交換品の発送後に発生します。

重要な理由

これは、返品プロセスが正常に完了したことを示す主要な終了イベントです。作成からこの時点までの期間が、ケース全体のサイクルタイムとなります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、返品プロセスの実際の流れを可視化し、商品の検品遅延やコンプライアンスに適合しない承認などのボトルネックを特定します。手戻りのループや遅延を明らかにし、効率化の対象を特定できます。これにより、業務の効率化とコスト削減に向けたデータに基づく意思決定が可能になります。

主に、Return Case ID、各ステップのアクティビティ名、各アクティビティが発生した時刻を含むデータが必要です。このイベントログデータは、イベントの正確な順序を再構成するために欠かせません。担当者、金額、理由などの追加属性を加えると、分析をさらに深められます。

通常、データ抽出にはDynamics 365の組み込みレポート機能、Power BI、または許可されている場合はデータベースへの直接クエリを使います。目的は、関連する各処理についてケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログを作成することです。この作業では、Dynamics 365の管理者またはデータ担当者にご相談いただくことをおすすめします。

返金処理のサイクルタイム短縮、商品の検品処理能力の向上、承認におけるコンプライアンス改善が期待できます。多くの組織では、手戻りや顧客への通知遅延も大幅に減少しています。これらの改善により、顧客満足度の向上とコスト削減につながります。

どちらもデータを使いますが、プロセスマイニングは、隠れた経路や逸脱を含む実際のエンドツーエンドのプロセスフローを明らかにします。何が起きたかを示す従来のBIとは異なり、プロセスの各ステップがなぜ、どのように特定の順序で進んだのかを明らかにします。プロセスを視覚的なマップで示し、非効率を詳しく分析できます。

初期設定とデータ抽出には、データの可用性や複雑さに応じて、数日から数週間かかる場合があります。データを読み込んだ後は、初期のプロセス発見やインサイトを数時間から数日で得られることが多くあります。これらのインサイトに基づく大規模な改善施策は、実施して効果が現れるまでにさらに時間がかかる場合があります。

はい。プロセスマイニングは、コンプライアンスチェックに適しています。返品承認が定められたルールから逸脱しているケースや、手順が抜けているケースを自動的に検出できます。こうした不適合な経路を可視化することで、根本原因をすばやく特定し、ポリシーの遵守を徹底してリスクやエラーを減らせます。

データに関する基本的な理解があると役立ちますが、現在のプロセスマイニングツールは使いやすく設計されており、高度なコーディングスキルをほとんど必要としません。主な作業は、生のデータを適切なイベントログ形式に整え、変換することです。多くのプラットフォームでは、プロセスを進めるための専門家による支援やトレーニングも提供しています。

プロセスマイニングツールは通常、抽出済みの過去データを分析するため、分析中に稼働中のDynamics 365システムへ直接アクセスすることはありません。データ抽出は通常、業務の閑散時間帯または専用コネクターを介して行われるため、業務システムへのパフォーマンス影響を抑えられます。Dynamics環境からは読み取り専用で処理します。

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